[發明專利]目標人群圈選方法、目標人群圈選模型構建方法、裝置

在審

• 申請號: 202011256903.8
• 申請日: 2020-11-11
• 公開（公告）號: CN112381568A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 荊偉;沈海旺
• 申請（專利權）人: 蘇寧云計算有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京市萬慧達律師事務所 11111
• 代理人: 陳怡

1.一種目標人群圈選方法，其特征在于，所述方法至少包括如下步驟：

獲取待測試的目標品牌類目、投放信息、投放渠道及投放效果指標；

獲取在第一預設時間段內所述待測試的目標品牌類目在目標平臺上的在先投放信息并通過標簽自定義圈選作為預測樣本集；

將所述預測樣本集、待測試的目標品牌類目、投放信息、投放渠道及投放效果指標輸入預先構建的目標人群圈選模型，獲得目標人群包，所述目標人群包包括按照投放效果指標得分排序的若干用戶標識。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取在第一預設時間段內所述待測試的目標品牌類目在目標平臺上的在先投放信息并通過標簽自定義圈選作為預測樣本集，包括如下子步驟：

獲取在第一預設時間段內所述待測試的目標品牌類目在目標平臺上的在先投放信息，提取所述在先投放信息中的用戶標識及投放效果；

選取投放效果在預設閾值內的用戶集作為初始測試樣本集；

以所述初始測試樣本集為基礎，結合接收到的標簽自定義圈選信息，獲得預測樣本集。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：預先構建目標人群圈選模型，包括如下子步驟：

根據待測試的目標品牌類目，在所述目標平臺上提取第一正樣本集及第一負樣本集，所述第一正樣本集包括在第二預設時間段內所有在所述目標平臺上購買所述目標品牌類目相關產品的樣本用戶及相應的樣本用戶特征，所述第一負樣本集包括在第二預設時間段內所述第一正樣本集用戶未購買所述目標品牌類目相關產品的日期中隨機選取的樣本用戶及相應的樣本用戶特征；

以所述第一正樣本集及第一負樣本集中的樣本用戶特征為輸入，投放效果指標得分為輸出，通過預先設置的n個算法分別訓練n個模型，n≥2；

將所述n個模型中準確率最高的模型確定為目標人群圈選模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將預測樣本集輸入預先構建的目標人群圈選模型之前，還包括實時模型驗證，包括：

根據待測試的目標品牌類目，在所述目標平臺上提取第二正樣本集及第二負樣本集，所述第二正樣本集包括在第三預設時間段內所有在所述目標平臺上購買所述目標品牌類目相關產品的樣本用戶及相應的樣本用戶特征，所述第二負樣本集包括在第三預設時間段內所述第二正樣本集用戶未購買所述目標品牌類目相關產品的日期中隨機選取的樣本用戶及相應的樣本用戶特征；

以所述第二正樣本集及第二負樣本集中的樣本用戶特征為輸入，投放效果指標得分為輸出，通過預先設置的m個算法分別訓練m個模型；

將所述n+m個模型中準確率最高的模型確定為目標人群圈選模型，m≥2。

5.根據權利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述樣本用戶特征包括在所述目標平臺上用戶的用戶標簽特征、用戶對應品牌下行為特征、用戶在目標平臺上的購物行為、用戶在目標平臺上的競品下行為特征中的至少一種維度數據。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述算法包括但不限于邏輯回歸、隨機森林或xgboost中的至少一種。

7.一種目標人群圈選模型構建方法，其特征在于，包括如下步驟：

根據待測試的目標品牌類目，在所述目標平臺上提取第一正樣本集及第一負樣本集，所述第一正樣本集包括在第二預設時間段內所有在所述目標平臺上購買所述目標品牌類目相關產品的樣本用戶及相應的樣本用戶特征，所述第一負樣本集包括在第二預設時間段內所述第一正樣本集用戶未購買所述目標品牌類目相關產品的日期中隨機選取的樣本用戶及相應的樣本用戶特征；

以所述第一正樣本集及第一負樣本集中的樣本用戶特征為輸入，投放效果指標得分為輸出，通過預先設置的n個算法分別訓練n個模型，n≥2；

將所述n個模型中準確率最高的模型確定為目標人群圈選模型。